基于码本模型的运动阴影去除算法
视频图像运动环境下阴影的消除方法
关键词
运动 ； 阴影 ； 消除 ； 算法
Ｇ ２ 文献标识码 Ａ 文章编号 ２ ０ ９ ６ － ０ ３ ６ ０（ ２ ０ １ ５）０ １ － ０ ０ ３ ５ － ０ ２
中图分类号
就 目前 我 国 的媒 体技 术 发展 状况 而 言 ， 视 频 已 经成 为 了重 要 的媒 体 形式 。尤 其 是在 监 控应 用 环境 之下 ， 视 频 的价 值 更 是 突 出。而 为 了实 现更 为 有效 的视 频监 控 ， 基 于 当 前 的计算 机 应用 以及技 术 特征 来实 现更 为 自动化 的工作 方 式和 效 率提 升 ， 对 于视 频序 列 中 的运动 目标 实现 有 效 识别和 检 测 ， 就 成为 计算机 视觉 识别 认证 中的一个 重要研 究课题 。
作者 简介：张大 禹，所在单位为 中国人 民解放 军９ ２ １ ２ ４ 部 队。
身形状 不确 定 ， 则模 型检 测法 无法 有效 发挥 作用 。 而基 于 属性 的 阴影检 测 方 法则 能够 相 对 有效 地 展 开对 于 运 动 目标 阴影 的 处理 。从 原理 上 看 ， 基 于 属 性 的检 测 方法 是 利 用 阴影 区域 的光谱 和 几 何特 性 来 实 现对 于 阴影 的检 测 ， 常 见 的用 以实 现 阴影 检 测 的属 性 包 括 颜 色 、亮 度 、纹 理 和 梯 度 等 几个 方 面 。 其 中基 于 颜 色 的检 测 技 术主 要 是假 设背 景 色度 不 受 投射 阴影 的影 响 ， 从 而对 背 景和 阴影部 分 进 行识 别 和 区分 ；而基 于 亮 度 的检 测 方法 则 是考 虑 到 阴影 较 周 围环境 应 当更 暗 一些 ，因此 常规 会 采 用 Ｈ Ｓ Ｖ颜 色 空 间和 Ｙ Ｕ Ｖ色 彩 空 间等方 法 展 开计 算和 识 别 。同时 基 于 通 常认 为 的投 影 不 改变 纹 理和 梯度 性质 ， 来 实 现纹 理和 梯 度 方面 的特 征分 析 ，同样 能够 展 开对 于 阴影 的有 效 识 ห้องสมุดไป่ตู้ 和 分 析 ， 但 是 在 实 际应 用 环 境 中 ， 基 于这 两种 思路 的 Ｇ ａ ｂ ｏ ｒ函数 通常 会 因为 计 算量 大 ， 而在实 际监 测过 程 中 的表现 水平有 待提 升 。
一种改进码本的运动目标检测方法
（ 上海理工大学光 电信息与计算机工程学 院， 上海 检测 中存 在 的 阴影及 背景噪 声和 树枝 摇摆 等 问题 ，提 出一种 改选 型 码本 模型检 测方法 。该方 法对 Ｙ Ｕ Ｖ 空 间分 通道 进行 处理 以解 决 阴影 问题 ，针 对 干扰 和 噪 声等 影 响 ，
Ａｎ ｉ ｍｐ ｒ ｏ ｖ ｅ ｄ ｃ ｏ ｄ ｅ ｂ ｏ ｏ ｋ ｍｏ ｖ ｉ ｎ ｇ ｔ ａ ｒ ｇ ｅ ｔ ｄ ｅ ｔ ｅ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ ｍｅ ｔ ｈ ｏ ｄ
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基于PPG信号的运动伪影去除算法研究进展
基于PPG信号的运动伪影去除算法研究进展针对这一问题，学术界和工业界近年来涌现了许多基于PPG信号的运动伪影去除算法研究。
本文将从算法原理、存在问题、研究进展和未来展望等方面对该领域做一综述。
一、算法原理1. 基于滤波的算法滤波是最常用的一种去除运动伪影的方法，其原理是通过滤波器将PPG信号中的噪声成分滤除，从而得到准确的生物信息。
常见的滤波方法包括FIR滤波、IIR滤波等。
这类算法的优点是计算简单、易实现，但对于某些特定的运动伪影，滤波效果并不理想。
2. 独立成分分析（ICA）算法ICA算法是一种信号处理方法，通过将复杂的混合信号分解成相互独立的成分，从而去除信号中的伪影。
在PPG信号运动伪影去除中，ICA算法通过分解PPG信号和运动信号，并探索二者之间的独立成分，达到去除伪影的目的。
虽然ICA算法在原理上很有吸引力，但其计算量较大，且需要对信号的独立性做出一定的假设，因而在实际应用中并不是十分稳定。
3. 波形差分法波形差分法是利用PPG信号的波形特征来去除运动伪影的一种方法。
该方法认为，运动伪影会使得PPG信号的波形发生变化，因此可以通过比较正常的PPG波形和受到运动干扰的PPG波形的差异，从而去除伪影。
这类方法在原理上较为直观，但对波形特征提取要求较高，且对信号噪声较为敏感。
二、存在问题尽管上述方法在一定程度上可以去除运动伪影，但在实际应用中仍然存在一些问题，需要进一步的研究和改进。
1. 运动伪影复杂多变由于人体在运动时的姿势和运动方式多种多样，所产生的运动伪影也是复杂多变的。
目前的算法往往只针对某一特定的运动伪影进行研究，对于复杂的运动伪影，仍然无法完全去除。
2. 算法稳定性和实时性不足传统的运动伪影去除算法在实际应用中往往存在计算量大、稳定性差、实时性不足等问题，无法满足实时健康监测和运动跟踪的需求。
三、研究进展近年来，随着深度学习和人工智能技术的发展，基于PPG信号的运动伪影去除算法也得到了许多新的突破。
robust motion deblur算法代码
Robust Motion Deblur（鲁棒运动去模糊）是图像处理领域中用于去除运动模糊的
一种算法。
这种算法的目标是通过估计图像中的运动模糊核并将其反向应用于图像，以恢复图像的清晰度。
下面是一个简化版本的 MATLAB 代码示例，用于实现Robust Motion Deblur 算法：
这只是一个简单的示例，实际的 Robust Motion Deblur 算法可能会更复杂。
在实际应用中，您可能需要根据具体的问题和数据进行调整和优化。
此外，现代图像处理库（如 OpenCV）提供了更高效且优化过的算法，您可能会考虑使用这些库来加速处理过程。
复杂背景下的运动目标分割与阴影消除
取方法 ． 但是此方法仅仅用于提取静止 的前景区域 ，
实 用性 差 。时域差 分 运动检 测法 对于 动态环 境具 有 较 强 的 自适应 性 。 棒性 较好 ， 鲁 能够 适应 多种 动态环
目前 已有 运 动 目标 分 割 方法 主要 有 ： 景 差分 背 法 ［ 、 域 差 分 运 动 检 测 法 ［ 光 流 （ ｐｉ ｌ ５ 时 ］ ９ 和 Ｏ ｔａ ｃ Ｆｏ 法 ［－］ ｌ ｗ） １１ 。其 中 ， 景 差 分 法 利 用 当 前 图像 与 ０１ 背 背景 图像 的差 分来 检 测 运 动 区域 ， 这 种 方法 对 光 但
项 目来源 ： 国家 自然科学 基金项 目（０ ７ １７ ； ６８ ２ １ ） 上海大学创新基金 （ ＨＵ Ｘ１２ ２ ） Ｓ Ｃ １ １ １
收 稿 日期 ：０ １ ０ — ６ ２ １ — ５ １ 修 改 日期 ：０ １ ０ — ９ ２ １－ ６ ０
５２ ７
电 子 器
件
第３ ４卷
Ａｂｔａ ｔＡ ｍ ｎ ｏ ｘｓｎ ｍｉ ｒｇｏ ｎ ｂｅｔ ｓｇ ｅ ｔ ｉｎｓｃ ｓｎ ｏ ｐｅ ｅｍ ｎａ ｏ ｆ ｏｉｇ ｓｒｃ ： ｉ ｉｇｓｍｅ ｉｉｇｌ ｔ ｉ ｆ ｅｒｕ ｄｏ ｊ ｓ ｅｍ ｎａ ｏ ｕｈａ ｃｍ ｌ ｅｓｇ ｅ ｔ ｉ ｏ ｍ ｖ ｅ ｔ ｉ ｓｎ ｏ ｃ ｔ ｉ ｔ ｔｎ ｎ
关 键词 ： 计算机视觉 ； 目标分割 ； 高斯混合模 型 ； 小波变换 ； 消除 ； 阴影
中图分 类号 ： Ｐ ９ ．２ Ｔ ３１４
文献标 识码 ： Ａ
文 章编 号 ：０ ５ ９ ９ （ ０ １ ０ — ５ １ ０ １ ０ — ４ ０ ２ １ ）５ ０ ７ — ５
随着视频多媒体的不断发展 。 视频运动 目标分 割已经成为计算机视觉研 究 的核心课题之一 ＿ ］ １ ，
基于HSV空间阴影去除方法研究与应用
基于HSV空间阴影去除方法研究与应用高东旭;曹江涛;李平【摘要】在智能视频监控系统中,运动阴影如果被误判为运动目标,将会影响到场景中运动目标的准确提取、跟踪和预测.针对这一问题,设计了一种基于HSV颜色空间的阴影去除方法.方法首先将背景差法和三帧差分法相结合,用于提取运动目标,再将提取的含有阴影的运动目标区域映射到其HSV色彩空间,通过与背景和相邻帧的亮度、饱和度比较,实现对阴影区域的检测和去除,处理过程中无需提前确定特征判别参数.将所设计的方法在标准高速公路视频数据库中进行测试并应用于实时的视频监控系统,验证结果表明该方法能更加有效的消除阴影,从而准确的检测出运动目标,同时方法对光线变化具有一定的鲁棒性.【期刊名称】《电子设计工程》【年(卷),期】2014(022)013【总页数】4页(P65-68)【关键词】视频监控;运动目标检测;实时;HSV颜色空间;阴影消除【作者】高东旭;曹江涛;李平【作者单位】辽宁石油化工大学信息与控制工程学院,辽宁抚顺113001;辽宁石油化工大学信息与控制工程学院,辽宁抚顺113001;辽宁石油化工大学信息与控制工程学院,辽宁抚顺113001【正文语种】中文【中图分类】TP391.41阴影与运动目标具有相同的运动性质，但其纹理特征、边缘轮廓以及亮度等信息却有较大的区别。
目前的阴影检测方法主要从以下两方面入手：一类是基于阴影的模型的方法[1],其原理是通过建立一个阴影的统计模型来判断图像内像素点是否为阴影区域；另一类是基于特征的方法[2]，其原理是通过采用图像的色调、颜色、亮度、灰度等信息来进行判断。
由于建立阴影模型通常比较复杂而困难，而且耗时大，因此在实时的智能视频监控系统中都是采用基于特征的方法来进行阴影消除。
在不同的颜色空间，阴影与运动目标具有不同的特性：张超等采用了一种基于RGB色彩空间的阴影检测方法[3]，在RGB（红、绿、蓝）色彩空间中，任何一种颜色都可由RGB三原色按一定的比例构成，阴影也是有颜色的，但是当运动目标和阴影具有相同的颜色时，采用这种方法则不能很好的分离出运动目标的阴影；王小鹏等采用的是基于图像的灰度变化进行阴影检测的方法[4]，但在运动目标与阴影的灰度值相似时很难确定准确的阈值来区分运动目标和阴影；Rahmat等采用了基于YUV色彩空间的阴影检测的方法[5]，YUV空间的亮度分量（Y）和两个色度分量（U、V）是独立的，YUV空间的阴影消除算法通过计算3个差值函数：亮度差值函数、色度差值函数、梯度差值函数来判断是否为阴影，虽然检测性能较好，但算法复杂，而且有较多的阈值需要确定，因而不适合用于实时的智能监控系统；Norbert等提到了一种基于HSV（色度、饱和度、亮度）色彩空间的阴影去除的方法[6]，因为HSV色彩空间采用的是色彩的色度、饱和度及亮度等信息，直接与人的视觉感知方式紧密相连，因而更能精确的反应出运动目标与阴影的色彩和灰度信息。
基于阴影流和3D MAP-MRF的运动阴影消除
信 号 处 理
Ｓ ＧＮＡＬ Ｐ ＣＥ Ｓ ＮＧ Ｉ ＲＯ Ｓ Ｉ
Ｖ Ｊ２ ． ｏ ． ７
Ｎ ． ｏ７ Ｊ １ ０１ ｕ ．２ １
基 于 阴 影 流 和 ３ Ｐ ＭＲ Ｄ ＭＡ — Ｆ的 运 动 阴 影 消 除
李 波 袁保 宗 。
ｃ ｎ ｉ ａｅ ｓ ａ ｏ ｐｘ ｌｔ ｒ ｕ ｈ ａ ｓ ａ ｏ ｅ ｋ ｃａ ｓｆ ｒａ ｄ ｓ ｎ ｔ ｔ ｈ ｄ ｗ Ｆ ｏ ｄ １ Ｔ ｒ ｕ ｈ ｏ — ｎ ｅ ｒ ｉ ｇ ｔ ｅ ｃ ｎ ｉａ ｅ ａ ｄ ｄ ｔ ｈ ｄ ｗ ｉｅ ｈ ｏ ｇ ｈ ｄ ｗ ｗ ａ ｌ ｓ ｉ ｅ ｎ ｅ ｄ ｉ ｏ Ｓ ａ ｏ ｌ ｗ Ｍｏ ｅ． ｈ ｏ ｇ ｎ ｌ ｅ ｌａ ｎ ｎ ｈ ａ ｄ ｄ ｔ ｉ ｉ ｓ ａ ｏ ｉｈ ｃ ｍｅ ｒ ｍ ａ ｌ ｓ ｉ ｅ ，ｏ ｒ ｍｅｈ ｄ ｇ ｔ ｈｇ ｏ ｆ ｅ ｃ ｈ ｄ ｗ ｍｏ ｅ ．Ｔ ｅ ，３ ｈ ｄ ｗ ｗｈｃ ｏ ｓ ｆ ｏ ｗｅ ｋ ｃａ ｓｆ ｒ ｎ ｔ ｏ ｅ ｉｈ ｃ ｎ ｉ ｎ ｅ ｓ ａ ｏ ｄ １ ｈ ｎ ＭＲＦ ｉ ｃ ｎ ｔ ｃｅ ｆ Ｇ Ｍ ， ｉ ｄ Ｄ ｓ ｏ ｓｒ ｔｄ ｏ Ｍ ｕ
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融合五帧差分和codebook模型的运动目标检测
融合五帧差分和codebook模型的运动目标检测李春敏;邬春学;熊乃学【摘要】针对传统codebook算法在复杂背景下抗干扰能力差以及传统帧差法易出现目标空洞的问题,提出了基于codebook模型的背景差法同五帧差法相结合的运动目标检测提取算法.该方法首先建立YUV颜色空间下codebook背景模型,将获得的背景帧与当前帧进行对比,得到前景图像;随后对连续的五帧图像进行预处理、差分二值化和形态学处理后,得到相应的前景图像;最后将基于codebook模型的背景差法和五帧差法所得到的前景图像进行像素的或运算,得到运动目标的精确区域.实验结果表明,该算法有效减少了目标图像中的噪声和阴影,可精确地检测出运动目标,具有良好的鲁棒性.【期刊名称】《电子科技》【年(卷),期】2018(031)011【总页数】5页(P51-55)【关键词】运动目标检测;五帧差法;codebook模型;形态学处理;YUV颜色空间;OTSU【作者】李春敏;邬春学;熊乃学【作者单位】上海理工大学光电信息与计算机工程学院,上海210000;上海理工大学光电信息与计算机工程学院,上海210000;上海理工大学光电信息与计算机工程学院,上海210000【正文语种】中文【中图分类】TN957.52运动目标检测是当前图像技术等研究的焦点和热点，广泛应用于多个领域[1]，如行人检测、智能监控、智能机器人等。
运动目标检测是一个通过使用特定算法把与背景存在相对运动的前景目标从图像序列中分离出来的过程。
本文主要对随时间变化不大的静态场景下的运动目标进行检测分析，旨在获取一种高效率、高质量的检测方法。
目前常用的运动目标检测方法包括：光流场法[2]、帧差法[3]和背景差法[4]。
光流场法计算复杂度高、实时性差、硬件要求也非常高，难以满足运动目标检测的实时检测的要求。
帧差法[5]运算量小且易于实现，虽然能较好地适用于光照变化和对实时性要求相对较高的场合，但不能完全提取出所有相关的特征像素点。
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基于码本模型的运动阴影去除算法
钟小芳;周浩;高志山;高赟
【期刊名称】《计算机工程》
【年(卷),期】2017(043)008
【摘要】The moving shadow will result in deformed or missing foreground targets,which affects the tracking and analyzing of the moving target foreground.To solve this problem,this paper designs a moving shadow removal algorithm by introducing codebook model.This algorithm detects moving regions which included foreground targets and moving shadow by background codebook model constructed in YCbCr color space.According to the property of moving shadow in YCbCr color space,it gets the pixel values that represent moving shadow in moving region and establishes a moving shadow codebook model which has self-adaptive thresholds of brightness range and color distortion for all pixels in different locations in video frame,so as to implement detection and removal of motion shadow.Experimental results show that the proposed algorithm can effectively improve the detection rate and recognition rate of moving shadow.%运动阴影会导致运动目标前景发生形变或丢失,影响运动目标前景的跟踪和分析.针对该问题,引入码本模型设计运动阴影去除算法.利用在YCbCr颜色空间内建立的背景码本模型,检测包含运动前景目标和运动阴影的运动区域,并根据运动阴影在YCbCr颜色空间中的特性得到运动区域中表示运动阴影的像素值,为视频帧中所有不同位置的像素点建立一个具有自适应亮度范围阈值和色
度距离阈值的运动阴影码本模型,实现运动阴影的检测和去除.实验结果表明,该算法可有效提高运动阴影的检测率和识别率.
【总页数】6页(P266-271)
【作者】钟小芳;周浩;高志山;高赟
【作者单位】云南大学信息学院,昆明 650091;云南大学信息学院,昆明 650091;南京理工大学电子工程与光电技术学院,南京 210000;南京理工大学电子工程与光电技术学院,南京 210000;云南大学信息学院,昆明 650091
【正文语种】中文
【中图分类】TP391
【相关文献】
1.一种基于混合高斯模型的运动阴影去除算法 [J], 甘小勇;孙旭
2.基于帧间差分与码本模型的运动车辆检测算法 [J], 杨燕妮;吴向前;刘鹏
3.基于边缘检测与码本模型的运动目标检测算法 [J], 雷飞;黄文路;张泽
4.基于自适应纹理特征和码本模型的分层运动目标检测算法研究 [J], 马健博;姜肇国;张宁
5.基于码本模型运动目标检测算法研究 [J], 周优;周长胜;张良;徐英慧
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